用双棱镜等位移法测光波波长

本文主要阐述了用“双棱镜等位移法”测光波波长的原理及实验方法。     

用色散及光谱理论测定普朗克常数

本文主要阐述的内容是根据色散及光谱理论．用不同的光学仪器及实验方法对普朗克常数进行测量，并对其测量结果进行了比较和分析     

锌铝合金中稀土及杂质的晶界行为

用分子动力学方法获得了液态ZA27合金的原子集团,构造出ZA27合金α相与液相界面原子模型及α相大角度晶界模型.采用递归法计算了稀土及杂质元素在晶粒内、固液相界面及α相晶界处的环境敏感镶嵌能,分析了这些元素对晶界处铝、锌之间电子转移量的影响.从理论角度说明稀土、杂质元素在结晶时富集于固液相界前沿液体中,合金凝固后偏聚于晶界,并在晶界产生复杂的交互作用,进而影响合金的使用性能.     

对冲击电流计测高阻实验精确度及方法的研究

本文主要研究的是用冲击电流计和电容器放电法测高值电阻实验槽确度的最优化问题．从理论和实验两方面说明了精确度最大时的最佳条件，并根据最佳条件又提出一种新的优选测量数据的方法．     

金属电极电位与费米能级的对应关系

通过计算机编程,建立了几种典型金属的原子团晶体模型.应用实空间Recursion方法,计算了这几种金属在纯净状态下的费米能级与电子态密度.由此得出随着金属的费米能级的升高,其电极电位会随之下降.而电子局域态密度分布在高能区的金属易失去电子,进行氧化反应.     

基于神经网络的Zr-Al-Ni-Cu非晶体系形成能力的预测

利用神经网络对Zr-Al-Ni-Cu非晶体系的各个元素成分以及过冷液相区ΔTx和约化玻璃转变温度Trg的样本进行了分析，建立Zr-Al-Ni-Cu非晶体系的形成能力预测模型．并利用约化玻璃转变温度Trg与非晶形成能力的关系对Zr-Al-Ni-Cu非晶体系的形成能力进行了预测．     

稠油油溶性降粘剂的合成与评价

本文采用丙烯酸十八酯(SA)、苯乙烯(S)、顺丁烯二酸酐(MAH)、丙烯酰胺衍生物(AA)作为聚合反应的单体,通过溶液聚合的方法合成一种油溶性四元聚合物SSAM。本文在实验中探讨温度、时间和反应物的配比等因素对降粘效果的影响。结果表明：降粘剂加入量为700μg.g-1时,在50℃使春晖稠油的表观粘度下降70%以上,净降粘率到达了40%,有良好的降粘效果。     

高密度储氢材料的研究进展

氢是一种清洁的燃料,氢能被公认为人类未来的理想能源,而氢能的利用最关键的环节就是氢能的储存。氢的储存是氢能现阶段开发和利用的瓶颈。氢的储存方法有高压气态储存、低温液态储存和固态储存等3种,其中高压气态储存或低温液态储存不能满足将来的储氢目标。固态储氢是通过化学或物理吸附将氢气储存于固态材料中,其能量密度高且安全性好,被认为是最有发展前景的一种氢气储存方式。目前该领域的研究取得了一些阶段性的成果,虽然目前发展的各种材料都有不易克服的缺点,但储氢材料的前景还是十分广阔的。高密度储氢材料由轻元素构成,包括铝氢化物、硼氢化物、氨基氢化物、氨硼烷等,理论储氢质量分数均达到5%以上。简述了氢能的优势及储存方法,介绍了镁基储氢材料、络合物储氢材料、Li-B-H系和2种或2种以上储氢材料复合4类有望实用化的储氢材料的研究现状,并指出了储氢材料的发展方向。     

自适应约束惩罚的粒子群聚类算法

提出了基于惩罚约束问题的群体智能聚类算法PCSI,不必穷尽搜索样本集,利用粒子群算法的优化搜索机制在数据集中有指导地随机搜索聚类中心向量,能够以较小的计算代价确定样本集的类别数.有约束优化过程的罚函数为两部分之和:①目标函数,各样本与其类别中心的均方误差;②自适应惩罚项,即数据集的边界作为粒子群移动的约束条件,对约束违反程度进行惩罚.为降低不平衡数据集的影响,按照数据集的方差和模糊高斯函数,将样本到其类别中心的距离进行模糊映射,归一化到[0,1]区间.粒子群优化方法免去了传统方法的求导计算.聚类IRIS数据集和Reuters-21578文档集以验证算法的有效性,对大规模数据聚类有明显优势.     

基于增量型极限学习机的材料力学性能预测

高Co-Ni二次硬化钢是一种多元系合金,其力学性能受材料成分及热处理工艺等条件影响。传统的数学模型很难对材料力学性能进行预测。采用增量型极限学习机(I-ELM)建立高Co-Ni二次硬化钢材料模型,根据模型预测的结果研究微量元素Co和时效温度对高Co-Ni二次硬化钢材料力学性能的影响,并且在多项性能指标方面对高Co-Ni二次硬化钢数据的I-ELM模型与BP神经网络模型进行比较。实验结果表明,在对较少样本数据的模型训练时,高Co-Ni二次硬化钢的I-ELM模型预测结果与实验数据基本吻合,I-ELM模型的拟合精度和训练速度均优于BP神经网络模型,为今后高Co-Ni二次硬化钢的材料研究提供参考。